Nowadays, data cleaning solutions a

Nowadays, data cleaning solutions are very essential for the large amount of data handling users in an
industry and others. Normally, data cleaning, deals with detecting and removing errors and inconsistencies from data in
order to improve the quality of data. There are number of frameworks to handle the noisy data and inconsistencies in
the market. While traditional data integration problems can deal with single data sources at instance level. But the data
cleaning is especially required when integrating heterogeneous data sources and should be addressed together with
schema-related data transformations. This paper proposed a framework to handle errors in heterogeneous data sources
at schema level and this framework detecting and removing errors and inconsistencies in a simplified manner and
improve the quality of the data in multiple data source of the company having different sources of different locations

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ปัจจุบัน โซลูชั่นทำความสะอาดข้อมูลสำคัญมากสำหรับผู้ใช้ในการจัดการข้อมูลจำนวนมากอุตสาหกรรมและอื่น ๆ ปกติ ข้อมูล ทำความสะอาดเกี่ยวข้องกับการตรวจสอบ และลบข้อผิดพลาดและไม่สอดคล้องกันจากข้อมูลในสั่งการปรับปรุงคุณภาพของข้อมูล มีหมายเลขของกรอบงานการจัดการข้อมูลเสียงดังและไม่สอดคล้องกันในตลาด ในขณะที่ปัญหาการรวมข้อมูลดั้งเดิมสามารถจัดการกับแหล่งข้อมูลเดียวกันในระดับของอินสแตนซ์ แต่ข้อมูลทำความสะอาดโดยเฉพาะอย่างยิ่งจำเป็นเมื่อรวมแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน และควรให้ความสนใจกันการแปลงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับแผนการ กระดาษนี้เสนอกรอบงานการจัดการข้อผิดพลาดในแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันระดับแบบแผนและกรอบนี้ตรวจหา และเอาข้อผิดพลาดและความขัดแย้งในลักษณะที่เรียบง่าย และปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลในแหล่งข้อมูลหลายบริษัทที่มีแหล่งที่มาต่าง ๆ ของสถานต่าง ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ปัจจุบันข้อมูลโซลูชั่นการทำความสะอาดเป็นสิ่งที่สำคัญมากสำหรับจำนวนมากของการจัดการข้อมูลผู้ใช้ใน
อุตสาหกรรมและอื่น ๆ โดยปกติแล้วการทำความสะอาดข้อมูลเกี่ยวข้องกับการตรวจสอบและลบข้อผิดพลาดและไม่สอดคล้องกันจากข้อมูล
เพื่อที่จะปรับปรุงคุณภาพของข้อมูล มีจำนวนของกรอบในการจัดการกับข้อมูลที่มีเสียงดังและมีความไม่สอดคล้องกันใน
ตลาด ในขณะที่ปัญหาการรวมข้อมูลแบบดั้งเดิมสามารถจัดการกับแหล่งข้อมูลเดียวที่ระดับเช่น แต่ข้อมูลที่
จะต้องทำความสะอาดโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการบูรณาการแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันและควรได้รับการแก้ไขพร้อมกับ
การแปลงข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับคี บทความนี้นำเสนอกรอบการทำงานที่จะจัดการกับความผิดพลาดในแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน
ในระดับคีและกรอบนี้ตรวจสอบและลบข้อผิดพลาดและไม่สอดคล้องกันในลักษณะที่เรียบง่ายและ
ปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลในแหล่งข้อมูลหลาย บริษัท ที่มีแหล่งที่มาที่แตกต่างกันในสถานที่ที่แตกต่างกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ปัจจุบัน , ข้อมูลวิธีทําความสะอาดสําคัญมากสำหรับจำนวนขนาดใหญ่ของการจัดการผู้ใช้ใน
อุตสาหกรรมและอื่น ๆข้อมูล ปกติแล้ว การทำความสะอาดข้อมูลเกี่ยวข้องกับการตรวจหาและลบข้อผิดพลาดและไม่สอดคล้องกัน จากข้อมูลใน
เพื่อปรับปรุงคุณภาพของข้อมูล มีหมายเลขของกรอบเพื่อจัดการกับข้อมูลที่มีเสียงดังและไม่สอดคล้องกันใน
ตลาดขณะที่ปัญหาการรวมข้อมูลแบบดั้งเดิมสามารถจัดการกับข้อมูลได้ในระดับหนึ่ง เป็นต้น แต่ข้อมูล
ทำความสะอาดโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้รวมแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกันและควรให้ความสนใจกับ
schema ที่เกี่ยวข้องการแปลงข้อมูล บทความนี้เสนอแนวคิดเพื่อจัดการกับข้อผิดพลาดในแหล่งข้อมูลต่างกัน
ที่ระดับรูปแบบ และกรอบนี้ตรวจจับและลบข้อผิดพลาดและไม่สอดคล้องกันในลักษณะที่เรียบง่ายและ
ปรับปรุงคุณภาพของข้อมูลหลายๆแหล่งข้อมูล ของ บริษัท มีแหล่งที่แตกต่างกันในสถานที่ที่แตกต่างกัน